基于改进YOLOv8n-pose的轻量化牛体尺自动测量方法

摘要

[目的]牛体尺测量是牛生长发育评估和育种选择的重要步骤。然而传统的人工测量牛体尺的方法费时费力，且容易引起牛的应激反应。为了准确高效、低成本地测量牛育种所需的体尺数据，本研究设计了一种轻量化牛体尺自动测量方法。[方法]基于牛侧面体尺数据集，提出了一种基于改进YOLOv8n-pose的关键点检测模型，在原基础上引入空间深度转换卷积(space-to-depth convolution,SPD-Conv)模块、CSPPC (cross-stage partial networks and partial convolution)模块和SPPELAN(spatial pyramid pyramid ensemble for lightweight networks)池化模块。利用改进模型自动获取牛身体的鬐甲最高点、前肢地面点、胸基点、鬐甲后缘点、腹底点、腰椎点、十字部点、肩端前缘点、坐骨结节后缘点、前肢左点和前肢右点11个关键点位置。根据坐标转换与体尺公式自动测量出体高、胸深、腹深、十字部高、尻长、体斜长和管围7项牛体尺数据。[结果]在采集的61头牛体尺数据集上进行试验，试验结果表明本文提出的改进模型测量出的牛体尺数据平均相对误差为6.2%，与原模型相比，参数量降低43.8%，计算量下降34.1%，模型尺寸降低41.3%，在保证模型精度的同时提高了轻量化程度。[结论]本研究满足了准确高效、全面与低成本的自动测量牛体尺要求，为牛选育提供了一种新的有效测量方案。

关键词

牛体尺测量 / 牛选育 / 关键点检测 / 轻量化模型 / YOLOv8n-pose